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FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação
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Q2524542

Programação Programação estruturada ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524542 Programação

Na programação estruturada, os laços de repetição são fundamentais para executar uma determinada sequência de instruções várias vezes, facilitando a automação de tarefas repetitivas. Dois dos laços mais comuns são os comandos "for" e "while", cada um com suas características específicas.
Assinale a opção que descreve corretamente as diferenças entre os laços "for" e "while" na programação estruturada.

Alternativas

O laço "for" é adequado para situações em que o número de iterações é conhecido antecipadamente, enquanto o laço "while" atende situações em que o número de iterações é desconhecido e depende de uma condição.

O laço "for" é usado quando se deseja percorrer uma coleção de elementos, como uma lista ou um array, enquanto o laço "while" é aplicado em situações em que é necessário repetir uma ação até que uma condição específica seja atendida.

O laço "for" é uma opção mais flexível, pois permite a declaração e inicialização de variáveis de controle dentro da própria estrutura do laço, enquanto o laço "while" exige que essas variáveis sejam definidas antes do laço.

O laço "while" é mais propenso a causar loops infinitos se a condição de parada não for adequadamente definida, enquanto o laço "for" oferece controle sobre o número de iterações devido à sua estrutura mais definida.

O laço "while" é mais eficiente em termos de desempenho do que o laço "for", pois avalia a condição de parada apenas no início de cada iteração, enquanto o laço "for" precisa avaliar a condição a cada iteração.

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Q2524545

Programação Web ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524545 Programação

Roberto está desenvolvendo uma aplicação web usando React, e decidiu utilizar o Bootstrap para que a aplicação seja responsiva. Analise o trecho do código a seguir como parte da aplicação:

Q71.png (410×251)

Marque a opção que aponta problemas para a implementação correta deste projeto.

Alternativas

O código não necessita da importação do React pois a exportação já vai incorporar no projeto o React.

É necessário acrescentar a importação do CSS do Bootstrap.

O uso de classes como "container", "text-center", e "btn btnprimary" precisa ser mudado pois não funciona no React.

O Bootstrap não pode ser utilizado em projetos React devido a incompatibilidades entre as bibliotecas.

A tag `<div>` utilizada não é suportada pelo HTML5.

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Q2524562

Programação Linguagens de programação , Python ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524562 Programação

Algumas importantes bibliotecas de programação em Python desempenham papel crucial no desenvolvimento de soluções eficientes para uma variedade de problemas em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.
O objetivo principal da biblioteca Pandas no contexto da ciência de dados e análise de dados é

Alternativas

facilitar a manipulação e análise de dados estruturados pela disponibilização de opções de estruturas de dados.

fornecer ferramentas para processamento de linguagem natural e textos.

oferecer uma interface de alto nível para construção e treinamento de modelos de redes neurais.

prover funcionalidades para manipulação de datas e horas de forma eficiente.

realizar cálculos numéricos eficientes e manipulação de arrays multidimensionais.

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Q2524567

Programação Linguagens de programação , Python ,

Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TCE-GO Prova: FGV - 2024 - TCE-GO - Analista de Controle Externo - Tecnologia da Informação |

Q2524567 Programação

O Keras é uma API de aprendizagem profunda escrita em Python.

Sobre o Keras é incorreto afirmar que

Alternativas

as principais estruturas de dados são layers e models.

ele foi integrado ao TensorFlow como sua API de alto nível padrão.

ele utiliza tensores para representar os dados de entrada, saída e os parâmetros do modelo.

ele é restrito a arquiteturas específicas de redes neurais.

qualquer modelo do Keras pode ser instanciado como um módulo do PyTorch.

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